Kalp hızı değişkenliğini kullanarak epilepsi nöbetlerinin saptanması ve öngörüsü üzerine önemli bir araştırmanın gözden geçirilmesi

A review of significant research on epileptic seizure detection and prediction using heart rate variability

Özet

Epilepsi tüm dünyada birçok kişinin mücadele ettiği bir beyin rahatsızlığıdır. Yaygın araştırmalara rağmen, kesin çözümü olmayan zor bir rahatsızlık olarak epilepsi önemini kaybetmemiştir. Spesifik bir yaklaşım sunmadaki kafa karışıklığı epilepsi nöbetlerinin çeşitliliğine ve farklı çevresel koşullardaki etkinliğine bağlı olabilir. Epilepsi hastalarının bir bölümü ilaç veya ameliyat ile tedavi edilir. Ancak epilepsi hastaları her an oluşabilen öngörülemez durumlardan rahatsız olabilir. Bu nöbetlerin kökenleri belli olduğuna göre araştırmacılar elektroensefalogramla (EEG) epilepsi nöbetlerinin öngörülmesine odaklanmıştır. Sonuçlar bu açıdan bazı başarılar da göstermektedir. Aynı başarı bu yöntemlerin optimizasyonuna ve hatta diğer yaşamsal belirtiler yoluyla epilepsi öngörüsünün değerlendirilmesine odaklanmaya yol açmıştır. Diğer taraftan epilepsi nöbetleri sırasında sempatik ve parasempatik inhibitör etkiler yadsınamaz. Bu uyuşmazlığın ortaya çıkışı kalp hızındaki değişikliktir. Son yıllarda birkaç araştırmada nöbetler öncesinde kalp hızındaki değişiklikleri davranışsal açıdan incelenmesine başlanmıştır. Kabul edilebilir sonuçlar elektrokardiyogram (EKG) ve açıkçası kalp hızındaki değişkenliği (KHD) kullanarak epilepsi nöbetlerini sınıflandıran ve öngören algoritmaların oluşmasıyla neticelenmiştir. Bu makale nöbetlerin saptanması ve öngörülmesine ilişkin yöntemleri sunmakta ve onların epilepsi hastalarında yaşam kalitesini iyileştirme potansiyelini tartışmaktadır.

Abstract

Epilepsy is a brain disorder that many peoplestruggle with all over the world. Despite extensive research,epilepsy is still an important challenge without a clear solution. There may be confusion about providing a specificapproach due to the variety of epileptic seizures and theeffectiveness in different environmental conditions. Somepatients with epilepsy undergo treatment through medication or surgery. Epileptic patients suffer from unpredictableconditions that may occur at any moment. Given the originsof these seizures, researchers have focused on predictingepileptic seizures via electroencephalogram (EEG). The results indicate some success in this regard. This success ledto a focus on optimizing these methods and the evaluationof epilepsy seizure prediction through other vital signals.Both sympathetic and parasympathetic inhibitory effectsare undeniable during epileptic seizures. This conflict isvisible in the change in heart rate. In recent years severalinvestigations have focused on a behavioral study of heartrate changes before the seizures. The results have led tothe development of algorithms for classifying and predictingepileptic seizures using the electrocardiogram (ECG) andthe more distinct heart rate variability (HRV). This articlepresents an overview of seizure detection and predictionmethods and discusses their potential to improve the qualityof life of epileptic patients.